楊　丹，黃　鳳，劉自敏

(1.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400716；2.西南大學(xué) 農(nóng)業(yè)教育發(fā)展研究中心，重慶 400716)

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基于三階段Bootstrap EBM的異質(zhì)性合作社效率評(píng)價(jià)研究：重慶例證*

楊丹1，2，黃鳳1，劉自敏1

(1.西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400716；2.西南大學(xué) 農(nóng)業(yè)教育發(fā)展研究中心，重慶 400716)

基于對(duì)傳統(tǒng)DEA模型距離函數(shù)特征、決策單元異質(zhì)性及評(píng)價(jià)結(jié)果穩(wěn)健性等方面的缺陷，構(gòu)建三階段Bootstrap EBM方法。利用重慶市合作社調(diào)查的隨機(jī)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，分析了合作社所處的外部環(huán)境變量對(duì)各類投入值的不同影響，對(duì)比分析了基于EBM距離函數(shù)的環(huán)境變量調(diào)整前后評(píng)價(jià)效率以及Bootstrap EBM調(diào)整前后的效率值及其置信區(qū)間的差異，并對(duì)比分析了不同類型合作社的效率值差異，最后基于更為準(zhǔn)確與客觀的效率評(píng)價(jià)值，有針對(duì)性地提出準(zhǔn)確衡量及提高合作社效率的政策建議。

異質(zhì)性；合作社；EBM距離函數(shù)；三階段DEA后一個(gè)；Bootstrap抽樣；置信區(qū)間

一、引　言

隨著我國(guó)農(nóng)村合作經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其是2007年《農(nóng)民專業(yè)合作社法》的實(shí)施，合作社在我國(guó)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。2013年、2014年連續(xù)兩年的中央一號(hào)文件更是強(qiáng)調(diào)大力發(fā)展多種形式的新型農(nóng)民合作組織。當(dāng)前合作社的數(shù)量迅猛發(fā)展，根據(jù)國(guó)家工商總局的最新統(tǒng)計(jì)，截至2013年底，全國(guó)依法登記注冊(cè)的專業(yè)合作、股份合作等農(nóng)民合作社達(dá)98.24萬(wàn)家，同比增長(zhǎng)42.6%；實(shí)際入社農(nóng)戶7 412萬(wàn)戶，約占農(nóng)戶總數(shù)的28.5%，同比增長(zhǎng)39.8%。各級(jí)示范社超過(guò)10萬(wàn)家，聯(lián)合社達(dá)到6 000多家。西部及重慶市的合作社發(fā)展速度更為迅猛，2013年重慶市農(nóng)民專業(yè)合作社達(dá)到19 271個(gè)，同比增長(zhǎng)62%。

合作社從數(shù)量及規(guī)模上逐漸發(fā)展壯大，實(shí)現(xiàn)了規(guī)模擴(kuò)張。但另一方面，一部分合作社發(fā)展過(guò)程中存在規(guī)模小、發(fā)展不規(guī)范、管理松散、效率低下等問(wèn)題，相對(duì)于公司、協(xié)會(huì)、農(nóng)場(chǎng)等其他類型的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)組織，合作社發(fā)展時(shí)間較短，發(fā)展水平參差不齊，合作社需要增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)能力，提高運(yùn)行效率。但當(dāng)前合作社的評(píng)價(jià)存在模式不系統(tǒng)、指標(biāo)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)采集不完整、主觀性強(qiáng)、設(shè)定不合理等問(wèn)題，難以在各個(gè)不同的合作社之間進(jìn)行有效比較， 繼而提出有針對(duì)性的質(zhì)量提升方式。如何有效地對(duì)合作社的發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，并規(guī)范合作社的良性有序發(fā)展，在當(dāng)前合作社的組織形式逐漸多樣化的趨勢(shì)下，如何對(duì)不同區(qū)域、不同形式、不同經(jīng)營(yíng)內(nèi)容的合作社進(jìn)行客觀比較，我們需要對(duì)合作社的發(fā)展效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的建議。

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，利用重慶市的隨機(jī)抽樣調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，借鑒三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法，采用徑向與非徑向結(jié)合的EBM(Epsilon-Based Measure)方向距離函數(shù)，采用隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)方法過(guò)濾掉環(huán)境因素及隨機(jī)因素，得到準(zhǔn)確的合作社效率評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，利用自助DEA(Bootstrap DEA)方法，最終得到穩(wěn)健的合作社效率評(píng)價(jià)結(jié)果。本文的研究結(jié)論不僅對(duì)重慶市的合作社發(fā)展能起到積極的指導(dǎo)作用，對(duì)西部以及全國(guó)的合作社的發(fā)展也有一定的指導(dǎo)意義。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分對(duì)所采用的EBM方向距離函數(shù)、三階段DEA及Bootstrap方法進(jìn)行簡(jiǎn)介，并對(duì)比其與傳統(tǒng)的DEA方法、徑向及非徑向距離函數(shù)的優(yōu)勢(shì)；第三部分是采用的數(shù)據(jù)及實(shí)證分析過(guò)程，并對(duì)不同區(qū)域、不同類型及不同經(jīng)營(yíng)內(nèi)容的合作社效率進(jìn)行對(duì)比及分解；最后得出相應(yīng)的結(jié)論并提出建議。

二、研究思路與方法

經(jīng)典 DEA 模型假定 決策單元(Decision Making Unit，DMU) 具有同質(zhì)性，即同類型 DMU 應(yīng)具相同的目標(biāo)和任務(wù)、外部環(huán)境、輸入輸出指標(biāo)，現(xiàn)有DEA 研究成果大都基于該假設(shè)。但現(xiàn)實(shí)中，學(xué)者發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象并不必然同質(zhì)。人們常忽略異質(zhì)性的存在，如果仍套用經(jīng)典DEA 模型，就會(huì)導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差。同質(zhì)性假設(shè)下，效率分?jǐn)?shù)能反映DMU 轉(zhuǎn)化投入為產(chǎn)出的能力，異質(zhì)性假設(shè)下，效率分?jǐn)?shù)夾雜著環(huán)境等異質(zhì)因素對(duì)這一能力的影響。因此 DMU 異質(zhì)背景下，需要對(duì)經(jīng)典 DEA 模型進(jìn)行改進(jìn)以符合現(xiàn)實(shí)需要，從而提高 DEA 的適用性、有效性、合理性。

為便于具有異質(zhì)性的各DMU之間的效率比較，我們從距離函數(shù)設(shè)定、DMU所處環(huán)境調(diào)整、效率真實(shí)值的測(cè)量等角度構(gòu)建三階段Bootstrap EBM模型。

(一)EBM距離函數(shù)

經(jīng)典的 DEA 模型可以劃分為兩類，第一類以徑向測(cè)算(radial measure)為基礎(chǔ)的規(guī)模報(bào)酬不變(Constant Returns to Scale，CRS) 模型為代表，第二類以非徑向測(cè)算(non-radial measure) 為基礎(chǔ)的 SBM(slack-based measure) 模型。但不論傳統(tǒng)DEA徑向模型還是 SBM 模型都存在一定缺陷。為了有效解決 CRS 模型和 SBM 模型測(cè)算效率分值存在的問(wèn)題，Tone(2010b)構(gòu)建了一個(gè)綜合徑向和非徑向特點(diǎn)的 EBM(Epsilon-Based Measure)模型[1-2]。對(duì)于具有m個(gè)投入要素(x)和s個(gè)產(chǎn)出(y)的n個(gè)決策單元，EBM模型可以表示為：

s.t.θx0-Xλ-s-=0，

λY≥y0，λ≥0，s-≥0.

(二)BootstrapDEA

Kniep(2003)指出，標(biāo)準(zhǔn)的DEA效率值相對(duì)于絕對(duì)效率水平的估計(jì)來(lái)說(shuō)，是有偏的、不一致的估計(jì)量[3]。因此，有必要進(jìn)一步引進(jìn)Bootstrap方法[4]。Bootstrap方法是由Efron(1979)發(fā)展起來(lái)的一種基于數(shù)據(jù)的模擬方法。其基本思想是僅利用樣本數(shù)據(jù)并借助計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行重抽樣，每一次抽樣可以得到一個(gè)Bootstrap樣本，然后根據(jù)Bootstrap樣本來(lái)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量和估計(jì)總體的分布特征，而不對(duì)模型做任何假設(shè)[5]。

SimarandWilson(1998；2000)將Bootstrap方法引入到DEA分析中[6]，其基本步驟為：對(duì)于第二階段SFA調(diào)整后的投入與產(chǎn)出變量，利用有放回的抽樣技術(shù)，從初始樣本中抽取一個(gè)規(guī)模為N的naivebootstrap樣本，并進(jìn)行平滑化處理，計(jì)算DEA模型，得到BootstrapDEA估計(jì)值，并重復(fù)m(m>500)次抽樣，最終得到每個(gè)DMU的初始效率值偏誤與偏誤修正后的效率得分，并可利用Bootstrap值構(gòu)建真實(shí)值的置信區(qū)間。BootstrapDEA的詳細(xì)算法步驟見(jiàn)Simar&Wilson(2000)[7]、Kneipet.al(2008)[8]、龔鋒(2008)[9]及扶玉枝(2011)[10]。Wilson(2006)指出，Bootstrap方法是彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA方法缺陷的唯一可行方法。

(三)三階段BootstrapEBM

為保留DEA法的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又能分理出環(huán)境變量等的影響，從而更精確地估計(jì)出不同生產(chǎn)單元的效率，F(xiàn)ried等(2002)提出了一種新的效率評(píng)價(jià)模型——三階段DEA法[11]。該方法最大的特點(diǎn)是能夠?qū)⑼獠凯h(huán)境與隨機(jī)誤差對(duì)效率的影響去除，使得所計(jì)算出來(lái)的效率值能更加真實(shí)地反映實(shí)際情況。三階段DEA法的基本思路與步驟詳見(jiàn)Fried等(2002)。

本文將EBM距離函數(shù)和Bootstrap方法嵌入到三階段DEA法中，構(gòu)建三階段BootstrapEBM法。一階段運(yùn)用EBM模型得到各樣本單位的初始效率值與投入(或產(chǎn)出)松弛值；二階段運(yùn)用隨機(jī)前沿分析(SFA)方法分解第一階段的投入松弛值，調(diào)整投入或產(chǎn)出值，以排除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差因素的影響；三階段則將第二階段得出的調(diào)整后的投入值與原始產(chǎn)出值，再次利用EBM距離函數(shù)，利用Bootstrap方法計(jì)算各決策單位的效率。

因此，相對(duì)于傳統(tǒng)DEA方法，三階段BootstrapEBM具有以下優(yōu)勢(shì)：(1)利用參數(shù)的SFA方法調(diào)整了外部環(huán)境與隨機(jī)因素的影響，使得各決策單元均調(diào)整至同樣的環(huán)境下，這樣得到的效率值反映了決策單元自身可控的因素所得的效率，能更加真實(shí)公正地反映各決策單位的實(shí)際運(yùn)行狀況，也使得各決策單元自身有能力逐步調(diào)整至前沿面*很顯然，外部環(huán)境與隨機(jī)因素不是決策單元能夠控制和調(diào)整的。。(2)利用徑向與非徑向距離函數(shù)結(jié)合的EBM距離函數(shù)，避免了傳統(tǒng)DEA方法與SBM方法所得效率值改進(jìn)方向與現(xiàn)實(shí)不吻合的缺點(diǎn)，利用EBM方向距離函數(shù)可以得到更為貼近現(xiàn)實(shí)的改進(jìn)方向與效率評(píng)價(jià)值。(3)利用BootstrapDEA方法通過(guò)重復(fù)抽樣來(lái)模擬數(shù)據(jù)生成過(guò)程，并且在模擬樣本中應(yīng)用原始估計(jì)值，可以近似地得到原始估計(jì)值的樣本分布，克服了極端值對(duì)效率值變化的影響，使得所得效率值具有穩(wěn)健性，而傳統(tǒng)DEA值極容易受到某個(gè)極端值是否進(jìn)入決策單元的影響。(4)傳統(tǒng)DEA方法極易得到處于相同前沿面的多個(gè)單元，這樣無(wú)法進(jìn)行完整排序，而B(niǎo)ootstrapDEA法由于進(jìn)行了大量的重復(fù)抽樣，兩個(gè)決策單元效率相同的概率極小，

這樣也有利于對(duì)各決策單元進(jìn)行完整評(píng)價(jià)。

三、數(shù)據(jù)和變量

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文的實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)自于重慶市農(nóng)委2011年進(jìn)行隨機(jī)抽樣調(diào)查的共計(jì)95家合作社，數(shù)據(jù)來(lái)源準(zhǔn)確和完整，樣本地域分布合理，具有代表性。利用三階段BootstrapEBM方法，準(zhǔn)確地對(duì)合作社效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，這樣所挑選出的合作社一方面具有較高的執(zhí)行能力與生產(chǎn)效率，可以很好地利用資源，發(fā)展成為更為高效的合作社。另一方面，通過(guò)效率比較與分析，可以得到重慶市不同類型、不同區(qū)域的合作社效率差異，通過(guò)分析其松弛變量及進(jìn)行效率分解，有利于效率不高的合作社尋找到提高效率的途徑。同時(shí)，這95家合作社代表了典型的重慶市合作社發(fā)展水平，以重慶市的合作社發(fā)展作為評(píng)價(jià)，對(duì)于我國(guó)西部地區(qū)及全國(guó)的合作社發(fā)展也能起到積極的參考。

(二)投入與產(chǎn)出變量

借鑒扶玉枝(2011)[10]并結(jié)合Ariyaratneetal.(2000)[11]及Galdeano-Gomez(2008)[12]等對(duì)合作社效率評(píng)價(jià)時(shí)投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，我們采取入社員數(shù)、資產(chǎn)總額、基地面積作為合作社的各項(xiàng)投入。合作社社員人數(shù)作為合作社的人事投入，合作社資產(chǎn)總額作為合作社的財(cái)產(chǎn)投入，基地面積作為合作社的物質(zhì)投入。這三個(gè)指標(biāo)綜合反映了合作社人財(cái)物的綜合投入[13]。

合作社的產(chǎn)出績(jī)效不僅包括合作社的直接經(jīng)濟(jì)效率，趙佳榮(2010)指出，合作社還承擔(dān)了相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任，尤其是帶動(dòng)其他農(nóng)民致富的重要責(zé)任[14]。因此，經(jīng)濟(jì)績(jī)效指標(biāo)上，我們采用年銷售收入與年凈利潤(rùn)來(lái)刻畫(huà)合作社的經(jīng)濟(jì)規(guī)模與經(jīng)營(yíng)績(jī)效[15]。采用帶動(dòng)農(nóng)戶數(shù)及增加農(nóng)民純收入兩個(gè)指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)社會(huì)績(jī)效[16]。 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1　合作社投入產(chǎn)出描述性統(tǒng)計(jì)表

(三)環(huán)境變量

根據(jù)Simar和Wilson(2007) 的“分離假設(shè)”[3]，環(huán)境變量應(yīng)選取對(duì)農(nóng)民合作社投入產(chǎn)出效率產(chǎn)生影響但不在樣本主觀可控范圍的因素[12]。具體到影響合作社的環(huán)境變量選擇，這主要包括國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策、人力資源因素等。結(jié)合前述文獻(xiàn)綜述中的研究，本文所采用的環(huán)境變量有：

(1)第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值。當(dāng)?shù)氐牡谝划a(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值總量對(duì)合作社的生產(chǎn)和銷售產(chǎn)生影響，當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)總產(chǎn)值越大，合作社的原材料來(lái)源越為容易。另一方面，較大規(guī)模的本地農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為合作社提供了本地化市場(chǎng)，合作社越能夠方便地進(jìn)行本地生產(chǎn)和銷售，節(jié)約交易與運(yùn)輸成本，加快資金流轉(zhuǎn)等，提高合作社經(jīng)營(yíng)效率。

(2)農(nóng)業(yè)商品率。本地的農(nóng)業(yè)商品率越高，說(shuō)明本地農(nóng)村的市場(chǎng)氛圍越濃，作為農(nóng)民合作主體的合作社參與到市場(chǎng)交換的可能性越大，合作社產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工、銷售的容易程度也隨之增加。

(3)財(cái)政支農(nóng)支出。在政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策方面，財(cái)政政策是對(duì)合作社發(fā)展的重要政策之一，而財(cái)政支農(nóng)支出的增加對(duì)合作社生產(chǎn)效率的提高具有積極作用，因此本文選擇各區(qū)縣財(cái)政支農(nóng)支出來(lái)衡量政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策。財(cái)政支農(nóng)能夠促進(jìn)合作社生產(chǎn)的積極性，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，提升合作社效率。

(4)農(nóng)村居民人均純收入。隨著農(nóng)民收入的提高，其對(duì)合作社的認(rèn)識(shí)也將逐步加深，同時(shí)，多項(xiàng)研究表明，收入也是個(gè)人能力的表征，由于我們未能獲取分區(qū)縣農(nóng)民的平均受教育程度的信息，因此，我們使用農(nóng)村居民人均純收入作為人力資源質(zhì)量因素的代理變量。

(5)農(nóng)業(yè)人口比例。農(nóng)民專業(yè)合作社作為勞動(dòng)密集型的機(jī)構(gòu)，生產(chǎn)過(guò)程需要大量的勞動(dòng)力資源，因此，是否擁有豐富的本地勞動(dòng)力資源是制約很多專業(yè)合作社發(fā)展壯大的因素，我們使用農(nóng)業(yè)人口比例來(lái)度量人力資源的數(shù)量。但同時(shí)，農(nóng)業(yè)人口比例過(guò)大，說(shuō)明該區(qū)域城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，可能不利于合作社籌集資本。

環(huán)境變量是對(duì)合作社這一微觀主體所不能主動(dòng)調(diào)整和控制的宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境的刻畫(huà)，為盡量保證對(duì)合作社所處環(huán)境的準(zhǔn)確描繪，我們使用了縣級(jí)數(shù)據(jù)*根據(jù)我們的調(diào)查，當(dāng)前合作社的生產(chǎn)范圍很少超過(guò)縣域。，以上各環(huán)境變量值均來(lái)自于《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)重慶38個(gè)區(qū)縣的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

表2　合作社環(huán)境變量描述性統(tǒng)計(jì)表

四、實(shí)證分析

(一)一階段EBM

傳統(tǒng)DEA模型分析不考慮環(huán)境變量與隨機(jī)誤差，以投入與產(chǎn)出變量為基礎(chǔ)，對(duì)重慶市95家合作社的效率進(jìn)行評(píng)估，本文考慮產(chǎn)出水平一定的情況下，合作社如何有效地利用所投入的資源，即采用投入導(dǎo)向型的DEA方法，結(jié)合EBM距離函數(shù)，得到以下合作社效率的分布表。

表3　合作社第一階段EBM效率值分布表

在規(guī)模報(bào)酬不變情況下，重慶市合作社的技術(shù)效率均值為0.222 2。這說(shuō)明，合作社的平均技術(shù)效率水平很低，有接近40%的合作社技術(shù)效率低于0.1，8%左右的合作社效率大于0.6，說(shuō)明在不考慮環(huán)境因素的情況下，合作社之間的效率差異非常大。當(dāng)前合作社的發(fā)展仍處于起步階段，許多合作社由于管理不善、信息不充分、技術(shù)落后等原因約束了對(duì)合作社所投入諸要素的有效利用。

在規(guī)模報(bào)酬可變情況下將技術(shù)效率分解為純技術(shù)和規(guī)模效率，從上表中可以看出，純技術(shù)效率大大低于規(guī)模效率。因此，重慶市合作社平均技術(shù)效率較低主要是由于純技術(shù)低造成的?？梢?jiàn)合作社對(duì)先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的先進(jìn)技術(shù)采用不夠，導(dǎo)致純技術(shù)效率低下。

表4　一階段EBM按類型分類的合作社效率值

從分類型的合作社效率分析來(lái)看，糧食和一般經(jīng)濟(jì)作物類合作社技術(shù)效率相對(duì)最高，畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類的技術(shù)效率值與純技術(shù)效率值相對(duì)最低，但畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類的規(guī)模效率最高。這與扶玉枝(2012)利用浙江省合作社數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不完全一致，這主要是因?yàn)槲覀兛紤]了合作社的社會(huì)效益，扶玉枝(2012)的產(chǎn)出指標(biāo)僅為合作社總收入這一個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)*我們使用扶玉枝(2012)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，所得效率值排序與其所研究結(jié)論基本一致。[5]，另一方面，我們還沒(méi)有排除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)效率的干擾?，F(xiàn)實(shí)中，畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類合作社在技術(shù)采用存在上相對(duì)較高的進(jìn)入門(mén)檻，而蔬菜水果類的合作社在擴(kuò)大規(guī)模獲取規(guī)模經(jīng)濟(jì)上存在更大障礙。

(二)二階段SFA

由于第一階段的分析是將任何與效率前沿的偏離都看作是管理無(wú)效率導(dǎo)致的，沒(méi)有考慮不同地區(qū)外部環(huán)境以及隨機(jī)誤差的影響，而外部環(huán)境因素和外生隨機(jī)因素往往會(huì)對(duì)一個(gè)合作社的產(chǎn)出水平高低有著重要的影響，在這種情況下計(jì)算得到的DEA效率得分可能難以真實(shí)反映各個(gè)合作社的管理效率，以此作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)有失客觀性與公正性。為了更好地了解掌握各個(gè)合作社的真實(shí)效率水平，以第一階段得到的各地區(qū)產(chǎn)出松弛值作為被解釋變量、以前文選定的外部環(huán)境因素為解釋變量，運(yùn)用SFA方法基于半正態(tài)分布假設(shè)對(duì)產(chǎn)出松弛值進(jìn)行分解。

表5　第二階段SFA估計(jì)表

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

投入松弛變量是各合作社可以通過(guò)改善其運(yùn)營(yíng)管理水平，從而達(dá)到效率前沿可能節(jié)約的投入量。因而，可以將投入松弛變量視為各地區(qū)的機(jī)會(huì)成本，解釋變量與投入松弛變量正相關(guān)表明該解釋變量不利于效率的提高；反之，二者負(fù)相關(guān)，則表明該解釋變量有利于效率的提高。因此，從環(huán)境因素對(duì)投入松弛變量的回歸系數(shù)來(lái)看，可得出如下結(jié)論：

(1)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的擴(kuò)大有利于效率的提升，且對(duì)資產(chǎn)總額與入社社員有顯著影響。隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加，增加了合作社的各方對(duì)農(nóng)業(yè)投資的興趣，對(duì)合作社的諸要素投入可以帶來(lái)效率的提升，因此需要農(nóng)業(yè)管理部門(mén)積極引導(dǎo)各類資本進(jìn)入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，增加農(nóng)業(yè)投資。

(2)農(nóng)業(yè)商品化率的提高推動(dòng)了合作社向前沿面邁進(jìn)，且對(duì)資產(chǎn)總額與入社社員顯著有效。隨著商品化率的提高，可以增加農(nóng)民收入，提高了農(nóng)民自身及把其土地入股參加合作社的積極性，也促使農(nóng)民積極加入合作社。

(3)財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)合作社減少投入松弛變量、提升效率起到積極作用，且均顯著有效。這說(shuō)明重慶市當(dāng)前對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及合作社的積極支農(nóng)財(cái)政政策取得了良好的效果，合作社管理部門(mén)通過(guò)政策、項(xiàng)目及資金支持對(duì)合作社進(jìn)行幫扶，從人財(cái)物各個(gè)方面均對(duì)合作社產(chǎn)生了重要的促進(jìn)作用。

(4)農(nóng)村居民人均純收入的增加有利于減少投入松弛變量，提高效率。農(nóng)民收入的增加激勵(lì)了農(nóng)民將更多的人財(cái)物資源投入到合作社生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中去，尤其是將資金與土地資本投入到合作社中，推動(dòng)合作社發(fā)展壯大。

(5)農(nóng)業(yè)人口比例的增加并不利于合作社各類投入松弛變量的減小，且對(duì)入社社員松弛變量的增加有顯著的促進(jìn)作用，說(shuō)明傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)社會(huì)形態(tài)并不一定帶來(lái)合作社效率的提升。與之對(duì)應(yīng)，城鎮(zhèn)化水平的提高有利于增加合作社的效率值，因此，隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化水平的進(jìn)一步提高，合作社的發(fā)展擁有更為廣闊的前景。

(三)三階段BootstrapEBM

在得到經(jīng)過(guò)調(diào)整后的各地區(qū)投入項(xiàng)后，把調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出帶入DEA模型，與一階段一致，此處仍然選擇投入導(dǎo)向與EBM距離函數(shù)，利用BootstrapDEA方法，重復(fù)抽樣500次，我們可得剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響的重慶市合作社Bootstrap效率值。

表6　合作社第三階段Bootstrap EBM效率值分布表

通過(guò)與一階段對(duì)比可以看到，在經(jīng)過(guò)第二階段的調(diào)整后，合作社的效率評(píng)價(jià)值發(fā)生了很大變化。總體上，合作社的技術(shù)效率與純技術(shù)效率均值有所下降，規(guī)模效率均值所有上升，這說(shuō)明合作社自身不可控的環(huán)境因素確實(shí)對(duì)合作社的效率值產(chǎn)生了影響，剔除這些影響因素的效率評(píng)價(jià)值更能反映合作社自身的能力水平。

表7　三階段按類型分類的合作社效率值比較

從分類型的合作社效率分析來(lái)看，與一階段比較，三類合作社的效率值變化不一，說(shuō)明環(huán)境因素對(duì)不同類型合作社的影響各不相同。經(jīng)過(guò)調(diào)整后，糧食和一般經(jīng)濟(jì)作物類合作社各類效率值較高，蔬菜水果類合作社的平均技術(shù)效率與純技術(shù)效率值均為最低，畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類合作社的規(guī)模效率平均值最低。結(jié)合了Bootstrap方法后，各類效率值均有所調(diào)整，但各自調(diào)整的大小不一致。在剔除了環(huán)境因素與采用Bootstrap抽樣后，此時(shí)得到的效率值更能反映各個(gè)合作社的運(yùn)行情況。

在95%的置信區(qū)間下，我們比較三階段未經(jīng)Bootstrap調(diào)整、經(jīng)過(guò)Bootstrap調(diào)整的技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率值，以及各類效率值置信區(qū)間的大小。

圖1　第三階段合作社Bootstrap效率變化圖

從圖1可以看出，Bootstrap方法使得大部分合作社的技術(shù)效率和純技術(shù)效率向下調(diào)整，規(guī)模效率向上調(diào)整，但各個(gè)合作社受自助抽樣影響的大小不一，如純技術(shù)效率值在效率值較大處受影響較大，而規(guī)模效率值在效率處于中間值時(shí)受影響較大。

同理，我們分析了三種類型的合作社的技術(shù)效率在未經(jīng)Bootstrap調(diào)整、經(jīng)過(guò)Bootstrap調(diào)整以及各類效率值置信區(qū)間的大小。

圖2　三類合作社的技術(shù)效率比較圖

從圖2可以看出，Bootstrap方法使得三類合作社的技術(shù)效率值向下調(diào)整，但各個(gè)合作社受自助抽樣影響的大小不一，糧食和一般經(jīng)濟(jì)作物類與蔬菜水果類合作社調(diào)整較小，而畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類調(diào)整較大。且各個(gè)類型合作社內(nèi)部的調(diào)整幅度也不一致，前兩類合作社在效率值極大處調(diào)整最大，而第三類合作社在效率為中等及較大處調(diào)整最大。

圖3　三類合作社的純技術(shù)效率比較圖

我們同樣分析了三種類型的合作社的純技術(shù)效率在未經(jīng)Bootstrap調(diào)整、經(jīng)過(guò)Bootstrap調(diào)整以及各類效率值置信區(qū)間的大小。從圖3可以看出，Bootstrap方法使得三類合作社的純技術(shù)效率值向下調(diào)整，但各個(gè)合作社受自助抽樣影響的大小不一，糧食和一般經(jīng)濟(jì)作物類與蔬菜水果類合作社調(diào)整較小，而畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖類調(diào)整較大。在同一類型合作社內(nèi)部，前兩類合作社仍然在效率值大處調(diào)整較大，而第三類合作社則是較為均勻的調(diào)整。

圖4三類合作社的規(guī)模效率比較圖

圖4分析了三類合作社的規(guī)模效率在未經(jīng)Bootstrap調(diào)整、經(jīng)過(guò)Bootstrap調(diào)整以及各類效率值置信區(qū)間的大小，Bootstrap方法使得三類合作社的規(guī)模效率值向上調(diào)整，且各類合作社受自助抽樣的影響調(diào)整也較為一致，均為在效率處于中上值處調(diào)整較大，但置信區(qū)間的變化較大，三類合作社均在效率為中上值時(shí)置信區(qū)間的范圍較寬，說(shuō)明此時(shí)合作社受效率評(píng)價(jià)樣本的影響較大。

五、結(jié)論及建議

使用隨機(jī)抽樣調(diào)查的重慶市95家合作社樣本數(shù)據(jù)，基于徑向與非徑向距離函數(shù)對(duì)效率改進(jìn)測(cè)量的不足，我們結(jié)合EBM距離函數(shù)，利用三階段DEA方法剔除了異質(zhì)性合作社的環(huán)境因素與隨機(jī)因素對(duì)合作社效率評(píng)價(jià)的影響，在此基礎(chǔ)上，采用Bootstrap方法，我們分析了合作社的效率并對(duì)合作社效率進(jìn)行了充分排序。通過(guò)對(duì)合作社的評(píng)價(jià)指標(biāo)選取、距離函數(shù)識(shí)別、環(huán)境因素調(diào)整、真實(shí)效率評(píng)價(jià)，我們提出以下政策建議：

(1) 衡量合作社的效率應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益相結(jié)合。作為農(nóng)村中帶動(dòng)農(nóng)民致富的重要載體，合作社不僅應(yīng)考慮作為經(jīng)濟(jì)組織的經(jīng)濟(jì)效益，另一方面，合作社帶動(dòng)其他農(nóng)戶致富也應(yīng)成為合作社考核中的重要指標(biāo)。當(dāng)前重慶市合作社效率不高的一個(gè)重要原因在于合作社發(fā)揮社會(huì)效益的功能仍不夠強(qiáng)大，因此，對(duì)合作社進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)加大對(duì)合作社社會(huì)功能的考核，引入帶動(dòng)農(nóng)戶數(shù)及農(nóng)戶增收金額等合作社社會(huì)效益指標(biāo)。

(2)環(huán)境因素對(duì)效率值有顯著影響，政府應(yīng)為合作社的發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。通過(guò)二階段使用環(huán)境因素對(duì)投入松弛變量的影響分析，可以看到，各個(gè)環(huán)境因素對(duì)不同的投入變量影響不盡相同，第二階段對(duì)五類環(huán)境變量的SFA分析，我們得出，政府應(yīng)積極引導(dǎo)各類資本進(jìn)入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，提高農(nóng)產(chǎn)品的商品化率，加大政府財(cái)政支農(nóng)支出的力度及對(duì)合作社的幫扶，并引導(dǎo)農(nóng)民在增收的同時(shí)理性進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入。

(3)政府進(jìn)行效率評(píng)價(jià)應(yīng)采用多次重復(fù)抽樣的方式得到穩(wěn)健的效率評(píng)價(jià)值。對(duì)合作社效率評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到單次效率評(píng)價(jià)所得結(jié)果對(duì)樣本選擇的敏感性，由于效率評(píng)價(jià)的相對(duì)性，某個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的進(jìn)入或退出將可能對(duì)全體樣本產(chǎn)生影響，從而使得所得效率值不夠穩(wěn)健與真實(shí)。采用多次重復(fù)抽樣的評(píng)價(jià)方式，有效地避免了這一缺陷，通過(guò)Bootstrap效率評(píng)價(jià)結(jié)果，可以看出，重慶市合作社當(dāng)前的整體效率值較低，尤其是對(duì)于蔬菜水果類合作社，通過(guò)環(huán)境變量調(diào)整后為效率最低類合作社，政府應(yīng)提高合作社的技術(shù)采用能力、加強(qiáng)技術(shù)利用效率、加大農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，擴(kuò)大合作社規(guī)模、降低入社門(mén)檻，通過(guò)增大其純技術(shù)效率及規(guī)模效率，實(shí)現(xiàn)此類合作社效率的提升。

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TheEfficiencyEvaluationofHeterogeneousCooperativesBasedonThreeStageBootstrapEBM：CaseofChongqing

YANGDan1，2，HUANGFeng1，LIUZi-min1

(1.CollegeofEconomicsandManagement,SouthwestUniversity，Chongqing400716，China；2.ResearchCenterofAgriculturalEducationandDevelopment,SouthwestUniversity，Chongqing400716，China)

BasedonthedefectsoftraditionalDEAmodelradialandnon-radialdistancefunctionandanalysisofheterogeneitybetweenDMU，webuildanEBMdistancefunctionwhichintegratesthecharacteristicsofradialandnon-radialtoresolvethedeficienciesoftraditionaldistancefunction.Thenweresolveheterogeneityproblembyusingthree-stageDEAmethod.Onthisbasis，weusebootstrapmethodtosolveproblemsofefficiencyvalueswhicharebiasedandinconsistent.Weusecooperativeempiricaldataandanalyzeenvironmentvariableswhichaffectthevalueofinputs，andcomparativeanalysisbasedonevaluationoftheefficiencybeforeandafteradjustingtheenvironmentvariablesandtheefficiencyvaluesandtheirconfidenceintervalsbeforeandafteradjustingbootstrapEBM.Finally，accordingtomoreaccurateandobjectiveefficiencyevaluationvalue，weproposeappropriatepolicyrecommendations.

Heterogeneity；Cooperatives；EBMDistanceFunction；ThreeStageDEA；Bootstrap；ConfidenceIntervals

[DOI]10.16164/j.cnki.22-1062/c.2015.06.014

2013-12-05

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)學(xué)科群項(xiàng)目(71333011)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71373063)；教育部社科規(guī)劃青年項(xiàng)目(13YJC790101)；重慶市社科規(guī)劃青年項(xiàng)目(2012QNJJ011)；中央高?；究蒲兄攸c(diǎn)項(xiàng)目(SWU1509120)；重慶市人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重點(diǎn)項(xiàng)目(14SKB049)。

楊丹(1981-)，女，湖北宜昌人，西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，西南大學(xué)農(nóng)業(yè)教育發(fā)展研究中心研究員；黃鳳(1990-)，女，貴州黔西人，西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生；劉自敏(1981-)，男，四川德陽(yáng)人，西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，博士。

F224.0

A

1001-6201(2015)06-0073-09

[責(zé)任編輯：秦衛(wèi)波]

*感謝西南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院俞鋒同學(xué)優(yōu)秀的助研工作。